「JDLA G検定」合格体験記

JDLA G検定を受けた理由

ハレソフトの園田です。一般社団法人日本ディープラーニング協会（以下、JDLA）によって運営されている「JDLA Deep Learning for GENERAL（以下、G検定）」を受験しましたので、体験記を公開いたします。 「G検定」は、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験です。

まず、従来からのアプリケーション開発は、事業を運営されているユーザ様のシステムをクローズドなイントラネットからオープンなインターネットやクラウドの環境へ変更しつつ、「事業の効率化」や「コスト削減」を主な目的とした重要な役割が期待されています。 私は、この領域のエンジニアとして活躍をしてきました。

しかし、ディープラーニングに代表される近年のAI技術の発展により、人では到底扱いきれない膨大な量のデータをもとに、物事のルールを学習・発見し、これまでは人が判断してきたことを代理で判断することや、人では結論付けることが難しい判断を下すことができるようになりつつあります。 例えば、「車の自動運転」や「商品の需要予測」、「文章の翻訳」など、既に社会にもAI技術が浸透してきており、アプリケーションエンジニアに対するニーズも従来からのアプリケーション開発だけではなく、AI技術を用いた事業へ高付加価値を与える役割も求められるようになってきています。

• クローズドなイントラネットからオープンなインターネットやクラウドの環境へ。従来から、既存事業の効率化やコスト削減を目的とした事業に関わる重要な役割が期待されている。
• AIは膨大な量のデータを学習し、人が結論付けることが難しい判断を的確に下せつつある。最新技術による高付加価値化が進み、その価値創造を推進すべき要点として活用する能力が求められている。

私もAI技術を習得し、真のアプリケーション・エンジニアとして、さらなる活躍をするため、スタートアップとして、ディープラーニングの基礎知識を学習できるJDLAが実施している「G検定」にチャレンジしました。

「G検定」取得に向けた学習

「G検定」取得に向けては、約3カ月程度の期間にて、次のテキストと問題集を用いて、学習を進めました。

• 深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト
• ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
• 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集

学習内容は、主に用語とその意味を覚えることになり、テキストに登場する用語を自分なりに調べて整理していたことが、「JDLA G検定」の受験に有効でした。 なぜなら、「JDLA G検定」の試験は、120分で約220問（選択式）に回答する必要があるため、教材を見なくても、大部分は回答できるように知識を理解しておかければならないためです。

「G検定」の受験結果と今後

「G検定」の受験結果としては、無事に取得することができました！

「G検定」を取得するための学習を通じて、AIに関する基礎知識を習得できたため、更なるスキルアップのため、次はエンジニア向けの上位資格である「JDLA Deep Learning for ENGINEER（以下、E資格）」の取得を目指しています。

「E資格」には、「G検定」で学習した内容に加えて、応用数学を含むディープラーニングの理論を理解することや、ライブラリを利用したAIプログラムの作成が求められます。 更に、「E資格」の受験資格を得る必要があり、そのためには、「E資格」認定講座を受講する必要があります。

会社からは、現在「E資格」の取得に向けて支援があり、従来からの技術要素による課題解決に加えて、AIなどの新たな技術要素によって価値創造するエンジニアを目指しています。

Open Badges

JDLAから合格通知があり、「G検定」のオープンバッジが発行されました。 次は、「E資格」のオープンバッジ取得を目指します！

JDLA Deep Learning for GENERAL 2021 #2 Halesoft Sonoda